aclnnDeepNormGrad

产品支持情况

产品	是否支持
[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]	√
[object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]	√
[object Object]Atlas 200I/500 A2 推理产品[object Object]	×
[object Object]Atlas 推理系列产品 [object Object]	√
[object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]	×

功能说明

• 算子功能：undefined的反向传播，完成张量x、张量gx、张量gamma的梯度计算，以及张量dy的求和计算。

• 计算公式：

  $$dgx_i = tmpone_i * rstd + \frac{2}{D} * dvar * tmptwo_i + {\frac{1}{D}} * dmean$$ $$dx_i = alpha * {gx}_i$$ $$dbeta = \sum_{i=1}^{N} dy_i$$ $$dgamma = \sum_{i=1}^{N} dy_i * rstd * {tmptwo}_i$$

  其中：

  $$tmpone_i = dy_i * gamma$$ $$tmptwo_i = alpha * x_i + {gx}_i - mean$$ $$dvar = \sum_{i=1}^{N} (-0.5) * {tmpone}_i * {tmptwo}_i * {rstd}^3$$ $$dmean = \sum_{i=1}^{N} (-1) * {tmpone}_i * rstd$$

函数原型

每个算子分为undefined，必须先调用“aclnnDeepNormGradGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnDeepNormGrad”接口执行计算。

• aclnnStatus aclnnDeepNormGradGetWorkspaceSize(const aclTensor *dy, const aclTensor *x, const aclTensor *gx, const aclTensor *gamma, const aclTensor *mean, const aclTensor *rstd, double alpha, const aclTensor *dxOut, const aclTensor *dgxOut, const aclTensor *dbetaOut, const aclTensor *dgammaOut, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
• aclnnStatus aclnnDeepNormGrad(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

aclnnDeepNormGradGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • dy（aclTensor *，计算输入）：主要的grad输入。对应公式中的dy，Device侧的aclTensor，shape支持2维-8维，undefined支持ND。数据类型与x的数据类型保持一致。
    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。
  • x（aclTensor *，计算输入）：为正向融合算子的输入x。对应公式中的x，Device侧的aclTensor，shape支持2维-8维，undefined支持ND。
    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。
  • gx（aclTensor *，计算输入）：为正向融合算子的输入gx。对应公式中的gx，Device侧的aclTensor，shape支持2维-8维，undefined支持ND。数据类型与x的数据类型保持一致。
    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。
  • gamma（aclTensor *，计算输入）：前向传播的缩放参数。对应公式中的gamma，Device侧的aclTensor，shape支持1维-7维，shape维度和输入x后几维的维度相同，后几维表示需要norm的维度。undefined支持ND。数据类型与x的数据类型保持一致。
    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。
  • mean（aclTensor *，计算输入）：表示正向输入x、gx之和的均值。对应公式中的mean，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT32，shape支持2维-8维，undefined支持ND。
  • rstd（aclTensor *，计算输入）：表示正向输入x、gx之和的rstd。对应公式中的rstd，Device侧的aclTensor，输入数据类型支持FLOAT32，shape支持2维-8维，undefined支持ND。
  • alpha(double，计算输入)：Host侧的aclTensor，对应公式中的alpha，含义与deepnorm正向输入alpha相同，deepnorm输入x维度的乘数。
  • dxOut（aclTensor *，计算输出）：计算输出的梯度，用于更新输入数据x的梯度。对应公式中的dx，Device侧的aclTensor，shape支持2维-8维，undefined支持ND。数据类型与x的数据类型保持一致。
    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。
  • dgxOut（aclTensor *，计算输出）：计算输出的梯度，用于更新输入数据gx的梯度。对应公式中的dgx，Device侧的aclTensor，shape支持2维-8维，undefined支持ND。数据类型与x的数据类型保持一致。
    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。
  • dbetaOut（aclTensor *，计算输出）：计算输出的梯度，用于更新偏置参数的梯度。对应公式中的dbeta，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT32，shape支持1维-7维，shape维度和输入x后几维的维度相同，后几维表示需要norm的维度。undefined支持ND。
  • dgammaOut（aclTensor *，计算输出）：计算输出的梯度，用于更新缩放参数的梯度。对应公式中的dmean，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT32，shape支持1维-7维，shape维度和输入x后几维的维度相同，后几维表示需要norm的维度。undefined支持ND。
  • workspaceSize（uint64_t *，出参）：返回需要在Device侧申请的workspace大小。
  • executor（aclOpExecutor **，出参）：返回op执行器，包含了算子计算流程。

• 返回值：

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见undefined。

  [object Object]

aclnnDeepNormGrad

• 参数说明：

  • workspace（void *，入参）：在Device侧申请的workspace内存地址。
  • workspaceSize（uint64_t，入参）：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnDeepNormGradGetWorkspaceSize获取。
  • executor（aclOpExecutor *，入参）：op执行器，包含了算子计算流程。
  • stream（aclrtStream，入参）：指定执行任务的Stream。

• 返回值：

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见undefined。

约束说明

• 功能维度

  • 数据类型支持
    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：dy、x、gx、gamma、dxOut、dgxOut支持FLOAT32、FLOAT16。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]：dy、x、gx、gamma、dxOut、dgxOut支持FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。
    • rstd、mean、dbetaOut、dgammaOut支持：FLOAT32。
  • 数据格式支持：ND。

• 支持类型说明：

  • 是否支持空Tensor：支持空进空出。
  • 是否支持undefined：支持非连续Tensor。

• 未支持类型说明

  DOUBLE：指令不支持DOUBLE。

• 边界值场景说明

  • 当输入是inf时，输出为inf。
  • 当输入是nan时，输出为nan。

调用示例

示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考undefined。